Classificação de dados tem tudo a ver com entender e organizar dados em categorias e tipos definidos que são relevantes para uma organização específica.
Classificação de dados por sensibilidade, política ou outro atributo permite que as organizações identifiquem, organizem, protejam, gerenciem e relatem dados ao longo de seu ciclo de vida para atender à conformidade regulatória e outras necessidades comerciais. A classificação de dados fornece uma ponte clara entre iniciativas de privacidade e segurança. – Jennifer Glen, analista da IDC
Qual é a finalidade da classificação de dados?
A classificação de dados tem múltiplas aplicações — e é essencial para iniciativas de privacidade, mitigação de riscos, segurança, governança, descoberta e conformidade.
Com a tecnologia certa e técnicas de classificação automatizadas, as empresas podem encontrar e compreender todos os seus dados, saber onde está localizado, identificar seu conteúdo — e, por fim, tomar decisões mais acertadas em relação a ele. Essas decisões podem afetar privacidade, segurança, governança — ou todos os itens acima. Independentemente de sua aplicação, a classificação eficaz de dados é um ponto de partida necessário.
A classificação de dados permite que os usuários — sem abrir ou alterar nenhum arquivo — determinem se os dados contêm informações sensíveis, críticas, pessoais, confidenciais, restritas ou regulamentadas de alguma forma. Isso ajuda as organizações a responder a perguntas importantes como:
- onde todos os seus dados são armazenados
- onde residem seus dados mais sensíveis
- o que seus dados contêm
- de quem são os dados
Por que a classificação de dados é importante?
As organizações não podem monitorar e controlar dados que desconhecem — ou que não conseguem encontrar. Você não pode proteger seus dados mais sensíveis contra roubo se não souber onde eles estão. Você não pode determinar quais tipos de dados devem permanecer no local e quais devem ser movidos para a nuvem se não souber o que os dados contêm. Você não pode responder eficazmente a DSARs se você não consegue determinar a quem seus dados pertencem.
Para otimizar a segurança e reduzir os custos com os esforços de segurança, uma classificação eficaz pode determinar quais dados são os mais valiosos para que você possa priorizar sua proteção. Ao mesmo tempo, você pode permitir que dados menos valiosos permaneçam em um ambiente menos monitorado e mais acessível.
Quais são os níveis de classificação de dados?
A classificação de dados é normalmente dividida em vários níveis, cada um com seu próprio nível de sensibilidade. Os níveis de classificação mais comuns são:
- Confidencial: Este é o nível mais alto de sensibilidade e inclui informações que, se divulgadas, podem causar danos à organização ou ao indivíduo. Isso inclui segredos comerciais, dados financeiros e informações pessoais sensíveis.
- Restrito: Esse nível de dados é sensível e requer proteção, mas não na mesma medida que os dados confidenciais. Isso pode incluir informações comerciais sensíveis, como planos de vendas e marketing.
- Interno: São dados importantes para a organização, mas não sensíveis o suficiente para exigir o mesmo nível de proteção que dados restritos ou confidenciais. Isso pode incluir relatórios e memorandos internos.
- Público: Este é o nível mais baixo de classificação de dados e inclui informações que podem ser compartilhadas livremente sem quaisquer restrições.
Requisitos de classificação de dados
A classificação e rotulagem de dados é uma etapa necessária para a construção de qualquer programa de governança, segurança da informação ou privacidade — e é um pré-requisito para atender à conformidade regulatória do GDPR. CCPA, HIPAA, PCI ou praticamente qualquer padrão de conformidade local, global, federal ou estadual.
Embora algumas regulamentações exijam que as organizações mantenham certas categorias para dados classificados (por exemplo, o SOC2 exige uma categoria para dados “confidenciais” e o GDPR especifica rótulos como “público”, “proprietário”, “confidencial” e até mesmo “especial”), nem todas as regulamentações exigem categorias específicas — e isso não é consistente de uma para outra.
Melhores práticas de classificação de dados
A classificação de dados é um processo crucial que ajuda as organizações a proteger informações confidenciais contra acesso não autorizado e uso indevido. Para garantir um sistema de classificação de dados eficaz, siga estas práticas recomendadas:
- Estabelecer políticas claras e concisas: As organizações devem criar políticas que descrevam o processo de classificação de dados e as responsabilidades dos funcionários. Essas políticas devem ser revisadas e atualizadas regularmente para garantir que permaneçam relevantes e eficazes à medida que a organização evolui.
- Treinar funcionários: Todos os funcionários devem receber treinamento sobre o processo de classificação de dados e a importância de proteger informações sensíveis. Esse treinamento deve ser contínuo, para garantir que os funcionários estejam cientes das melhores práticas e dos requisitos regulatórios mais recentes.
- Classificação automática: Isso pode ajudar a otimizar o processo e reduzir o risco de erro humano. Ferramentas de classificação de aprendizado de máquina podem ajudar as organizações a identificar com precisão os dados mais importantes para elas, com base em vários critérios, como tipo, política, regulamentação ou padrão da indústria.
- Monitorar e revisar: Isso inclui avaliar regularmente os dados para determinar seu nível de sensibilidade e atualizar os controles implementados para protegê-los. Ao monitorar e revisar continuamente o processo de classificação de dados, as organizações podem se antecipar às crescentes ameaças à segurança e garantir que suas informações confidenciais estejam sempre protegidas.
Tipos de classificação de dados
Existem várias maneiras pelas quais as organizações podem classificar seus dados, mas todas elas se enquadram em dois modelos principais: classificação manual e automatizada.
A classificação manual exige treinamento dos proprietários de dados para classificar todos os dados de uma empresa por categoria ou rótulo. Processos manuais não só são muito caros e demorados, como também impossíveis de escalar para acompanhar o crescimento exponencial de tipos de dados, fontes e regulamentações.
Além disso, como qualquer tarefa repetitiva realizada por humanos, a classificação manual é propensa a erros, levando a uma classificação incompleta ou incorreta.
Classificação automatizada Oferece resultados eficazes com menos custo e esforço. Os processos automatizados usam modelos de aprendizado profundo treináveis que podem ser dimensionados e analisados em todos os seus dados estruturados e não estruturados, em repouso e em movimento. Isso permite que você aplique regras de classificação de dados de forma consistente e dinâmica à medida que os dados se movem em seu ciclo de vida.
Impactos do RGPD na classificação de dados
A classificação de dados é um componente vital da gestão de dados que permite às organizações cumprir regulamentações como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD). O RGPD é uma regulamentação instituída pela União Europeia que visa proteger a privacidade e os dados pessoais dos cidadãos da UE. As organizações que lidam com dados pessoais de cidadãos da UE devem cumprir os regulamentos do RGPD ou enfrentar multas e penalidades substanciais. Ao utilizar a classificação de dados, as organizações podem categorizar os dados com base em seu tipo, sensibilidade e importância.
Isso permite que as organizações entendam o nível de proteção necessário para cada tipo de dado e garanta que eles sejam armazenados, processados e transmitidos com segurança. Dessa forma, as organizações podem gerenciar melhor seus dados, aprimorar a segurança dos dados e atender aos requisitos do GDPR, protegendo assim a privacidade dos dados pessoais.
Exemplos de classificação de dados
O BigID aborda a classificação de dados de forma diferente. Ele adota uma abordagem de descoberta aprofundada, abrangente e abrangente: encontrando dados onde quer que estejam e aplicando camadas de contexto e correlação para classificação.
A abordagem de classificação da BigID amplia e aprimora os métodos tradicionais de classificação, ao mesmo tempo em que expande a cobertura sobre vários tipos de informações confidenciais — desde informações de identificação pessoal até informações de perfil e informações confidenciais mais amplas.
Por exemplo, um grande varejista específico usa o BigID para classificar e identificar onde dados sensíveis e críticos residem em sua organização — e como protegê-los.
A empresa utiliza o BigID em uma iniciativa global para descobrir e classificar dados sensíveis, críticos e pessoais em todas as suas mais de 1.200 fontes de dados — e para mais de 73.000 funcionários. Com um inventário unificado de seus dados, o cliente deu início a iniciativas de governança mais amplas.
Aprimore os recursos de classificação de dados com o BigID
A classificação de dados cria uma grande parte da base de qualquer iniciativa de privacidade, segurança e governança de dados — e, portanto, deve ser uma alta prioridade para organizações que desejam proteger seus dados confidenciais e manter a conformidade regulatória.
Para gerenciar e proteger adequadamente dados valiosos, as empresas precisam conhecer seus dados, entendê-los e ser capazes de responder facilmente: o que são, onde estão e a quem pertencem.
O BigID oferece uma plataforma poderosa e intuitiva, além de uma classificação de dados altamente eficaz e fácil de usar, que utiliza aprendizado de máquina. As organizações podem identificar de forma rápida e automática dados sensíveis e críticos em centenas de fontes de dados e criar estratégias personalizadas de governança de dados para gerenciar, monitorar e proteger todos os seus dados.
A classificação de dados com BigID se parece com:
Expressão regular e correspondência de padrões
A classificação tradicional baseada em padrões depende de expressões regulares e padrões para encontrar correspondências exatas em sequências de dados. O BigID modernizou essa abordagem e adicionou identificadores de segurança. Por exemplo, as organizações podem identificar pontos de dados com foco em segurança, como chaves de API, credenciais, tokens e até mesmo senhas comuns.
Classificação contextual
Alavancagens do BigID Aprendizado de máquina (ML) e reconhecimento de entidade nomeada (NER) para identificar automaticamente informações confidenciais e vincular essa instância específica de informações confidenciais a uma identidade ou perfil individual.
Classificador de arquivos por tipo
Modelos de aprendizado de máquina classificam documentos automaticamente com base no conteúdo e na estrutura de um arquivo — sem se limitar a nenhum classificador de dados específico. Esses modelos podem reconhecer tipos de arquivos sensíveis, como extratos financeiros ou cartões de embarque.
Classificação baseada em políticas
O BigID possui bibliotecas de políticas integradas para ajudar a classificar, gerenciar e proteger tipos específicos de dados por política. Isso permite que as organizações criar fluxos de trabalho em tipos específicos de dados, gerenciar acesso, monitorar uso, e proteger dados confidenciais que podem estar sob ataque.
Agende uma demonstração para saber mais sobre como o BigID pode ajudá-lo a conhecer seus dados com Classificação baseada em ML.
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